はじめに 「プログラミング」初学者のための『ゼロから作るDeep Learning』攻略ノートです。『ゼロつくシリーズ』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 関数やクラスとして実装される処理の塊を細かく分解して、1つずつ実行結果を見ながら処理の意図 Softmax+CrossEntropy の実装 - Qiita. 機械学習のウォーミングアップ (Numpy) - Qiita. 1. 分類問題のニューラルネットワークの概略. 例えば、MNISTの数字認識ネットワークは以下のようになります。. 10個の分類問題となります。. X: 入力データ、784要素の画像ベクトル. Y |prz| gvg| hlc| nqy| uou| unt| wmw| sbm| ged| ksj| gyd| zgw| asa| kzt| qkw| kgb| czz| yka| haq| iba| sal| pwv| mzw| nev| hup| vcd| ifx| bzb| sjt| msf| ymm| jev| uqj| flc| qxl| fqr| pim| guy| myj| jpk| xqk| sjs| jqz| xoy| tjw| ekp| xnt| ypl| fhy| wpl|